Questões de Concurso sobre Modelos Autorregressivos (AR)

 
 
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Considere um processo autoregressivo estacionário Zt = 10 + 0,5 Zt-1 + at, onde at é ruído branco com variância σ2 = 3. A média e a variância de Zt são, respectivamente,


A

10 e 6


B

10 e 5


C

15 e 4,5


D

20 e 4


E

20 e 3

Imagem associada para resolução da questão

A
misto autorregressivo de médias móveis (ARMA – mixed autoregressive moving average) de primeira ordem.

B
misto autorregressivo de médias móveis (ARMA – mixed autoregressive moving average) de segunda ordem.

C
médias móveis (MA – moving average) de primeira ordem.

D
autorregressivos (AR – autoregressive).

E
integrado autorregressivo de médias móveis (ARIMA – autoregressive integrated moving average).

Suponha que na estimação dos parâmetros do modelo ARIMA(1,1,1), para uma série com 60 observações, obteve-se o seguinte resultado:

Imagem associada para resolução da questão

Um intervalo de 95% para o coeficiente da parte autorregressiva do modelo é dado por


A

[0,52;1,28]


B

[0,5276:1,2724]


C

[−0,62;−0,38]


D

[−0,6176;−0,3804]


E

[0,865;0,935]

Suponha dois modelos de previsão de arrecadação tributária com as seguintes características:

Imagem associada para resolução da questão

Com base nestes resultados, pode-se afirmar:


A
O modelo AR(2) produz melhores previsões para o período m.

B
O modelo AR(2) é mais bem ajustado aos dados para o período n.

C
A estatística EAM é preferível à REQM, pois a primeira penaliza, amplia o efeito de erros absolutos de grande magnitude.

D
O R2-ajustado é uma das estatísticas de dentro da amostra para seleção de modelos de previsão, o qual indica a melhor performance do modelo AR(1).

E
A capacidade de previsão dos modelos (performance no período m) depende do grau de ajustamento dos modelos aos dados (performance no período n).

Considere que os dois primeiros coeficientes autoregressivos do modelo ajustado sejam nulos e que o terceiro seja positivo. Nessa situação, a série histórica é sazonal.


C
Certo

E
Errado

Considere a função de auto-regressão V(t) = aV(t – 1) + bV(t – 2) + c, em que V(t) representa o volume percentual acumulado no instante t. Nessa função, o valor de b é negativo.


C
Certo

E
Errado

Considere o modelo vetorial autoregressivo de primeira ordem

Imagem associada para resolução da questão


A

O processo vetorial auto regressivo é estacionário.


B

As variáveis 1 y e 2 y são integradas de ordem distinta.


C

As variáveis 1 y e 2 y são ambas I(2).


D

As variáveis 1 y e 2 y são ambas I(1) e não cointegram.


E

As variáveis 1 y e 2 y são ambas I(1) e cointegram.

   
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